k-Means

Erzeuge eine Punktwolke durch Klicken, lade eine reproduzierbare Demo oder füge Koordinatenpaare ein. k-Means gruppiert nahe Punkte um k Zentren. Ausführen wechselt zwischen Zuordnung und Aktualisierung; Schritt führt nur eine dieser Phasen aus. Pausieren/Fortsetzen behält die Zentren. Zurücksetzen behält die Punkte und löscht das Clustering. Änderungen an k oder Startwert setzen das Modell zurück.

Initialisierung mit k-Means++ und festem Startwert. Zuordnung wählt das nächste Zentrum anhand des quadrierten euklidischen Abstands; bei Gleichstand das erste. Aktualisierung verschiebt jedes Zentrum zum arithmetischen Mittel seiner Punkte; leere Gruppen behalten ihr bisheriges Zentrum. Beide Phasen bilden eine vollständige Iteration. Ende bei unveränderter Zuordnung nach einer Aktualisierung oder nach 200 vollständigen Iterationen. Eine lokale Lösung: andere Startwerte ausprobieren. SSE ist die Summe der quadrierten Abstände zu den aktuell zugeordneten Zentren und sollte in keiner Phase steigen.

Gruppenfarben und nummerierte Zentrumsmarkierungen passen zur Zahlentabelle. Neu zugeordnet zählt die Änderungen der letzten Zuordnungsphase; beim ersten Mal alle Punkte. Der feste Koordinatenrahmen 700 × 460 hat X nach rechts, Y nach unten und gleiche Achsenmaßstäbe. Genau zwei endliche Zahlen je Zeile, getrennt durch Leerzeichen, Komma oder Semikolon, mit Dezimalpunkt einfügen. Leerzeilen und #-Kommentare werden ignoriert; andere ungültige Zeilen lehnen den Import ab und behalten die bisherigen Punkte. Grenzen: X 0–700, Y 0–460, 2.000 Punkte, 1 MiB. Demo-Wolken werden am editierbaren Rahmen begrenzt.

Punkte als Text erhält die numerischen Koordinaten; CSV exportiert die aktuelle Zuordnung mit Gruppennummern ab 1, auch Zwischenphasen. Beispiel: (100,100), (100,120), (300,100), (300,120), k=2 ergibt Zentren (100,110)/(300,110) und SSE=400. Editierbare Lernfläche ohne automatische Wahl von k, Standardisierung und Garantie eines globalen Optimums. Weitere Clustering-Verfahren und CSV-Spaltenwahl bietet das Clustering-Labor.

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